将值添加到数据帧的每一行，给定列名称的向量。
将值添加到数据帧的每一行，给定列名称的向量。
提问于 2019-05-19 12:52:40
我正在为一个分类模型列表编写我的predict函数，所以每个模型都会投票支持一些预测。
我创建了以下函数，但速度非常慢。最内部的for循环需要很长的时间来计算。
predict.risemble <- function(.models, .dataset) {
all_levels <- unique(unlist(lapply(.models, function(x) x$levels)))
voting_df <- data.frame(matrix(0, ncol = length(all_levels), nrow = nrow(.dataset)))
colnames(voting_df) <- all_levels
voting_df <- as_tibble(voting_df)
for (model in .models) {
cat(sprintf("Making predictions for model %s\n", model$method))
predictions <- predict(model, .dataset)
cat("Voting ...\n")
for (i in 1:length(predictions)) {
prediction <- as.character(predictions[i])
voting_df[i, prediction] <- voting_df[i, prediction] + model$results$Kappa
if (mod(i, 1000) == 0) {
cat(sprintf("%f%%\n", i / length(predictions) * 100))
}
}
}
return (as.factor(colnames(voting_df)[apply(voting_df, 1, which.max)]))
}我需要加快内部最for循环。
因此，给定一个预测向量(类factor)，我们可以使用as.character将其转换为列的名称(类character)。让我们把这个向量称为predictions。
我需要向voting_df的每一行添加一些特定值，给出列predictions的向量。
示例：
predictions <- c("a", "a", "a", "b", "c")> voting_df
# A tibble: 5 x 3
a b c
<dbl> <dbl> <dbl>
1 1 0 0
2 1 0 0
3 1 0 0
4 0 1 0
5 0 0 1编辑我的predict函数的最终版本是：
predict.risemble <- function(.models, .dataset) {
all_levels <- unique(unlist(lapply(.models, function(x) x$levels)))
voting_df <- data.frame(matrix(0, ncol = length(all_levels), nrow = nrow(.dataset)))
colnames(voting_df) <- all_levels
voting_df <- as_tibble(voting_df)
voting_df <- voting_df %>% select(noquote(order(colnames(voting_df))))
for (model in .models) {
predictions <- as.character(predict(model, .dataset))
votes <- tibble(prediction = predictions) %>%
mutate(prediction_id = row_number(), value = model$results$Kappa) %>%
spread(prediction, value) %>%
select(-one_of("prediction_id"))
votes[, all_levels[!all_levels %in% names(votes)]] <- NA
votes <- votes %>% select(noquote(order(colnames(votes))))
votes[is.na(votes)] <- 0
voting_df <- voting_df + votes
}
return (as.factor(colnames(voting_df)[apply(voting_df, 1, which.max)]))
}回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-05-19 13:01:12
我将尝试从您的向量构建一个数据格式，然后使用tidyrs扩展函数：
library(tidyverse)
tibble(pred =predictions) %>%
mutate(pred_id = row_number(), value =1) %>%
spread(pred, value)那就用零代替NAs。这能达到你的目的吗？
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/56208012
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